A startup brasileira Celeste AI promete simplificar a conversão de conteúdos de áudios e vídeos em textos. Baseada em inteligência artificial (IA), a empresa informa ter, em seis meses de operação, cerca de 12 mil pessoas já se registraram na plataforma, somando mais de 3 mil horas de transcrição realizadas pela Inteligência Artificial.
O diferencial da Celeste, segundo a startup, é que a plataforma permite a conversão de áudio em texto com uma eficiência 90% superior em relação à transcrição manual, gerando economia de tempo e recursos para empresas e profissionais que necessitam extrair informações de dados de voz.
Para transcrever, a plataforma utiliza algoritmos machine learning (ML) que processa áudios em seis idiomas: português, inglês, espanhol, alemão, italiano e francês.
Outro destaque da tecnologia é a oferta de transcrição sob demanda, permitindo que os usuários paguem somente pelas horas que efetivamente necessitam a partir da compra de créditos.
Para clientes com demandas recorrentes, há a opção de selecionar entre os planos de assinatura flexíveis. Além disso, profissionais e empresas têm a possibilidade de solicitar orçamentos personalizados para atender a demandas específicas de transcrição.
De acordo com a cofundadora da startup, Ana Paula Pereira, a Celeste veio para atender uma grande necessidade do mercado, usando a tecnologia a seu favor.
"Transcrever é parte da rotina de profissionais em inúmeras áreas, mas essa é ainda uma tarefa lenta e custosa para as empresas. A Celeste nasceu para resolver estes desafios e fomentar o treinamento de IA's no mercado brasileiro," explica.
Além da transcrição automatizada, a startup está treinando o primeiro modelo comercial de análise de sentimento em Português para dados de voz. O projeto está em estágio inicial e é baseado em Long Short-Term Memory (LSTM), uma arquitetura de rede neural avançada usada em aprendizado profundo para entender melhor as nuances da linguagem humana.
A expectativa é que o modelo de IA possa classificar emoções por meio de análises acústicas do estresse vocal, proporcionando insights mais profundos e personalizados para aplicações em saúde mental, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produto e monitoramento online.
